Siting and sizing of distributed generators via NSGA-II and max-min composition - Ribeiro, Andrei; Lemos, Francisco; Barbosa, Fábio (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2019: Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019)
A Geração Distribuída (GD) pode proporcionar uma série de benefícios, sendo a redução das perdas o mais importante. Porém, mesmo com essa geração alcançando níveis crescentes de penetração, os custos associados ainda são elevados. Este trabalho apresenta um modelo de otimização multiobjetivo para o dimensionamento e posicionamento de geradores. Utilizou-se o NSGA-II como ferramenta de busca para minimizar as perdas de potência ativa e reduzir o custo anualizado. As simulações foram realizadas no MATPOWER em quatro versões do sistema de 69 barras. A composição max-min foi utilizada para trade-off e escolha final na fronteira de Pareto. As ferramentas utilizadas proporcionaram resultados superiores a outros trabalhos da literatura.